DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Flash 0731 är en textmodell från DeepSeek, släppt av leverantören den 31 juli 2026. Det är en gles mixture-of-experts-modell med 13B aktiva parametrar av totalt 284B, och denna revision är en återtränad build. Leverantören positionerar den för kodning, resonemang och agentarbetsflöden, vilket säger var den är tänkt att ligga i en stack: allmän textgenerering med tonvikt på uppgifter som involverar flerstegstänkande och verktygsanvändning snarare än ren chatt.

Kapacitetsmässigt tar modellen emot text och returnerar text, så det finns ingen bild-, ljud- eller filinmatning att planera kring. Kontextfönstret är 1 048 576 tokens, och maximal utdata är 943 718 tokens. Den kombinationen är ovanlig i den meningen att utdatataket ligger nära indatataket, så långa genereringar är möjliga utan att omedelbart slå i ett hårt utdatatak. Modellen stöder också ett resonemangsläge, exponerat via parametrarna reasoning och reasoning_effort, plus include_reasoning om du vill att resonemangsinnehållet visas i svaret. Verktygsanrop stöds, inklusive parallel_tool_calls och tool_choice, och strukturerade utdata och response_format finns tillgängliga för att begränsa svarets form.

Dessa förmågor pekar mot några praktiska användningsområden. Stora kodbaser eller långa dokumentsamlingar ryms inom kontextfönstret, så kodgranskning på repositorienivå, refaktoreringsförslag och frågor över flera filer är rimliga tillämpningar. Agentarbetsflöden drar nytta av verktygsanrop och parallella verktygsanrop, vilket låter modellen utfärda flera anrop i en tur istället för att serialisera dem. Styrning av resonemangsinsats är användbar när du vill byta latens mot mer överlagt problemlösande på matematik-, logik- eller planeringsuppgifter. Strukturerade utdata gör den lämplig för extrahering och klassificering där det nedströms systemet förväntar sig ett fast schema, och parametrarna logprobs och top_logprobs stöder poängsättning och konfidensanalys.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id "deepseek/deepseek-v4-flash-0731". Eftersom endpointen följer OpenAI chat completions-formen fungerar befintliga OpenAI-SDK:er och klienter med ett byte av bas-URL och din api14-nyckel. Begäransparametrarna den accepterar är frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_a, top_k, top_logprobs och top_p. Samplingskontroller som temperature, top_p, top_k, min_p och top_a finns alla med, så du kan ställa in determinism ganska precist, och seed plus logit_bias hjälper till med reproducerbarhet och styrning på tokennivå.

Den främsta begränsningen att ha i åtanke är modalitet. Indata och utdata är endast text, så om din uppgift är beroende av bilder eller ljud är denna modell inte rätt val och du bör titta på en multimodell modell istället. Det mycket stora kontextfönstret är en styrka, men det tar inte bort behovet av att hantera vad du stoppar in i det; hämtning och trimning spelar fortfarande roll för kostnad och latens, även om denna sida inte anger priser. Om du behöver en modell med stöd för vision eller ljud, välj något annat. Om ditt arbete är text, kod, resonemang eller verktygsdrivna agenter täcker parameteruppsättningen här det mesta du skulle ta till.